数据流程分析有哪些(数据分析主要有哪几个步骤？)
谢谢你邀请我！数据分析主要能做三件事:现状分析、原因分析、预测分析。让 s先看数据分析流程，再分析数据分析能做什么。
一、数据分析流程:
1.明确分析目的和思路:
一切以解决业务问题为中心，基于分析目标，理清思路，开放分析视角，将数据分析框架系统化。
2.数据收集和预处理:
数据来源为Excel/CSV/SQL数据库/NoSQL数据库/蜂巢数据仓库/外部数据。从数据源收集数据后，需要做清理工作，包括缺失值、错误值、重复值、异常值等。，当然也可能做变换、拆分、合并等，以满足后续数据分析的要求。
3.数据分析和挖掘:
使用各种数据分析方法和工具(如数据分析的标准流程一般可分为以下七个步骤:
1.确定目标:数据价值链的第一步必须有数据，然后业务部门就决定了数据科学团队的目标。这些目标通常需要大量的数据收集和分析。因为我们研究的是数据驱动的决策制定，所以我们需要一个可衡量的方法来知道业务正在朝着目标前进。关键指标或绩效指标必须及早发现。
2.确定业务基准:企业应该做出改变来提高关键指标，以实现他们的目标。如果什么都不能改变，就不可能有进步，不管收集和分析了多少数据。确定目标和指标，为项目前期提供方向，避免无意义的数据分析。例如，目标是提高客户留存率，其中一个可以为客户更新他们的订阅率，业务可以通过更新页面的设计、时间和内容来设置提醒邮件和做特别的促销活动。
3.数据收集:撒一张大网的数据，找到更多的数据，尤其是不同渠道的数据，建立更好的模型，找到更可行的意见。大数据经济意味着个人记录往往是无用的，只有当每个记录都可供分析时，它才能提供真正的价值。公司密切监视他们的网站来跟踪用户。;点击和鼠标移动，并通过射频识别(RFID)技术跟踪他们的行动。
4.数据清洗:数据分析的第一步是提高数据质量。数据科学家处理正确的拼写错误、缺失的数据和无意义的信息。这是数据价值链中最关键的一步，即使最好的数据价值分析也有垃圾数据，会产生错误的结果和误导。不止一家公司惊讶地发现大部分客户居住在纽约的斯克内克塔迪和人口不到7万的小城镇。然而，Schenectady的邮政编码是12345，因此它不成比例地出现在几乎每个客户文件数据库中，因为消费者通常不愿意填写他们的在线表格。分析这些数据会导致错误的结论，除非数据分析师采取措施验证并获得干净的数据。。这通常意味着一个自动化的过程，但它并不。;这并不意味着人类可以。;不参与。
5.数据建模:数据科学家建立模型，将数据与业务结果相关联，提出建议并确定业务价值的变化，这是第一步。这是数据科学家成为关键业务的独特专长，通过数据建立模型和预测业务结果。数据科学家必须有很强的统计学和机器学习背景，才能建立科学准确的模型，避免无意义的相关性陷阱和依赖现有数据的模型，他们对未来的预测是无用的。但是统计背景还不够。数据科学家需要更好地了解业务，他们将能够确定数学模型的结果是否有意义和价值。
6.数据科学团队:众所周知，数据科学家很难雇佣。建立一个数据科学团队是个好主意。那些拥有统计学高级学位的人关注数据建模和预测，而团队中的其他人，合格的基础设施工程师，软件开发人员和ETL专家，建立必要的数据收集基础设施，数据管道和数据产品，以便数据可以通过报告和仪表板显示结果和业务模型。这些团队通常使用Hadoop这种大规模数据分析平台来自动化数据收集和分析，并将整个过程作为一个产品来运行。
7.优化和复制:数据价值链是一个可重复的过程，通过不断改进价值链的业务和数据本身。基于模型的结果，企业将通过数据科学团队测量的结果来推动业务。根据结果，企业可以决定采取进一步的措施，通过数据科学团队改进其数据收集、数据清理和数据模型。企业越快重复这个过程，就能越早地朝着正确的方向前进，从而获得数据价值。理想情况下，经过多次迭代后，模型将生成准确的预测，业务将达到预定义的目标，数据价值链的结果将用于监控和报告，每个人都将着手解决下一个业务挑战。
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